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MAROはオープンソースのプラットフォームであり、カスタマイズ可能なサプライチェーンとロジスティクスのシミュレーション環境を提供します。研究者や技術者は、大規模にマルチエージェント強化学習アルゴリズムを開発、訓練、評価できます。追跡、可視化、並列実行のツールを備え、複雑な資源最適化タスクにおいてエンドツーエンドでAIエージェントの開発を促進します。
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#並列シミュレーション
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#モジュラーアーキテクチャ
#大規模テスト
#統合RLライブラリ
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PoYo.ai は開発者向けに構築された、画像・動画・音楽・チャット生成のための統合 AI API プラットフォームです。
MAROとは?
MARO(Multi-Agent Resource Optimization)は、サプライチェーン、ロジスティクス、リソース管理シナリオにおいてマルチエージェント強化学習エージェントの開発と評価をサポートするPythonベースのフレームワークです。インベントリ管理、トラックスケジューリング、クロスドッキング、コンテナレンタル等の環境テンプレートを含みます。MAROは統一されたエージェントAPI、実験記録用のビルトイントラッカー、大規模訓練のための並列シミュレーション機能、性能分析用の可視化ツールを提供します。モジュール式で拡張性があり、一般的なRLライブラリと連携可能で、再現性のある研究とAI駆動の最適化ソリューションの迅速なプロトタイピングを実現します。
誰がMAROを使うの?
強化学習研究者
サプライチェーン・ロジスティクスエンジニア
データサイエンティスト
AI・MLの実務者
学術機関
MAROの使い方は?
ステップ1:システムにPython 3.7以降をインストール
ステップ2:pip install maroを実行
ステップ3:ビルトインのサプライチェーン環境をインポートし設定
ステップ4:MAROのエージェントAPIを使ってマルチエージェントRLアルゴリズムを初期化
ステップ5:並列シミュレーションを有効にして訓練を実行
ステップ6:MAROのトラッカーで指標を記録し可視化
ステップ7:訓練済みエージェントを評価しハイパーパラメータを調整
プラットフォーム
mac
windows
linux
MAROの主な特長・利点
コア機能
カスタマイズ可能なサプライチェーンとロジスティクス環境
統一されたマルチエージェントAPI
並列シミュレーションエンジン
内蔵実験トラッカー
パフォーマンス分析用可視化ツール
利点
AIエージェントの開発速度を促進
大規模シミュレーションのスケーラビリティ
再現性の高い研究ワークフロー
一般的なRLライブラリとの連携
オープンソースで拡張可能なアーキテクチャ
MAROの主な使用ケース・アプリケーション
在庫補充最適化
トラック車隊スケジューリング
クロスドッキング配置
動的コンテナレンタル管理
エネルギー配分リソース計画
MAROのFAQs
MAROとは何ですか?
MAROはどのPythonバージョンに対応していますか?
MAROのインストール方法は?
MAROにはどのような環境が含まれていますか?
MAROを他のRLライブラリと連携できますか?
並列シミュレーションはどう実行しますか?
MAROは可視化ツールを提供していますか?
MAROは本番利用に適していますか?
どこに問題を報告したり貢献できますか?
MAROは無料ですか?
MARO会社情報
Microsoft
https://www.bing.com/images/create
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